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¿Cómo crear una colección de secuencias anónimas para enseñar y probar?

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Estoy buscando una gran colección (> 1000) de archivos de secuencia (por ejemplo, FASTA) de cualquier organismo real o una herramienta para crear dicha colección.

Los archivos de secuencia se utilizarían para la enseñanza y para probar métodos de automatización.

A los estudiantes se les asignará un archivo de secuencia único y se les pedirá que lo vean (por ejemplo, usando gORF) y que lo identifiquen (usando BLASTn).

Por lo tanto, el archivo de secuencia debería contener solo los datos de la secuencia (no metadatos sobre especies o genes).

Necesitaría una hoja de respuestas asociada.


Hay un par de palabras clave en esta pregunta: anónimo y enseñanza. Sí, NCBI es una fuente de datos de secuencia, pero no es anónimo (está anotado, lo que significa que un estudiante también puede encontrarlo y copiar / pegar esa anotación sin hacer el análisis real). Tenga en cuenta que no estoy asumiendo que la solicitud sea para datos humanos. Ahora, si se necesitan datos humanos anónimos, la mayoría de los datos de secuencia disponibles son anónimos, pero queda el problema de la anotación: si ya está anotado, ¿qué aprenderán?

Una buena fuente alternativa para algunos datos del genoma humano sería Complete Genomics. Han publicado datos anónimos (desidentificados) de al menos 69 sujetos. La pregunta se refiere a 1000 secuencias, pero ¿qué tamaño tienen? Esta es una consideración importante. También faltan otros detalles en la pregunta.

Otra fuente pueden ser los datos de 1000 Genomes, también humanos. Si está interesado en plantas, existen datos de secuencia de ~ 98 diferentes accesiones / cultivares / cepas de Arabidopsis thaliana.


Este es el enfoque que terminé usando, en parte gracias a todas las contribuciones aquí.

El script R asociado se encuentra a continuación o se puede descargar desde:

RECUPERACIÓN DE SECUENCIA DE BOLDS

Esto crea 999 archivos de secuencia únicos en texto sin formato, con cada secuencia identificada a nivel de especie y pocas especies encontradas en más de una secuencia.

También crea la clave de respuesta correspondiente.

Puede comenzar en una ubicación aleatoria para que los archivos cambien cada año / grupo.

Usé R para consultar la base de datos BOLDS (Barcode of Life), para descargar un archivo y dividir este enorme archivo en secuencias separadas.

Aquí está el script R

rm (list = ls ()) complete <- "http://services.boldsystems.org/eFetch.php?record_type=full&id_type=sampleid&ids=(*)&return_type=text" write (complete, file = "su ubicación en el disco ") rm (list = ls ()) sequence.id <-data.frame (" file.name "," recordID "," genus_name "," especie_name ") write.table (x = sequence.id, file =" sequence_id.csv ", append = F, sep =", ", row.names = F, col.names = F) set.seed (10) start <-sample (1: 1000, size = 1) i <-start k <-1 while (k <1000) {secuencias <-read.delim (file = complete, skip = i, nrows = 1, header = F) sequence.compare <-read.csv (file = "secuencias_id.csv" , skip = k-1, nrows = 1, header = F) if (! is.na (secuencias $ V24)) {if (as.character (secuencias $ V24)! = as.character (secuencia.compare $ V4) ) {writeLines (texto = as.character (secuencias $ V55), con = paste (k, ".txt",)) secuencias.id <-c (k, secuencias [, c ("V3", "V22", "V24")]) write.table (x = actions.id, file = "sequence_id.csv", append = T, sep = ",", row.names = F, col.names = F) print ("guardado ") k <-k + 1}} i <-i + 1 imprimir (pegar (k," / ", i))}

Probablemente esta no sea la forma más elegante, pero podría ir a NCBI y buscar secuencias de nucleótidos de un organismo dado (por ejemplo, txid9606 [Organism: exp] da todas las secuencias de Homo sapiens). Luego, puede usar el menú desplegable Enviar a para descargar todos los resultados como un archivo FASTA compilado.


Técnicas de evaluación en el aula (CAT)

Las técnicas de evaluación en el aula (CAT) son generalmente actividades simples, no calificadas, anónimas y en clase diseñadas para brindarles a usted y a sus alumnos comentarios útiles sobre el proceso de enseñanza-aprendizaje a medida que se lleva a cabo.

Los ejemplos de CAT incluyen los siguientes.

  • los Sonda de conocimientos previos es un cuestionario breve y sencillo que se entrega a los estudiantes al comienzo de un curso o antes de la introducción de una nueva unidad, lección o tema. Está diseñado para descubrir las preconcepciones de los estudiantes.
  • los Minuto de papel evalúa cómo los estudiantes están adquiriendo conocimiento, o no. El instructor termina la clase pidiendo a los estudiantes que escriban una respuesta breve a las siguientes preguntas: & # 8220¿Qué fue lo más importante que aprendió durante esta clase? & # 8221 y & # 8220¿Qué pregunta importante queda sin respuesta? & # 8221
  • los Punto más fangoso es uno de los CAT más sencillos para ayudar a evaluar dónde están teniendo dificultades los estudiantes. La técnica consiste en pedir a los estudiantes que anoten una respuesta rápida a una pregunta: & # 8220 ¿Cuál fue el punto más turbio en [la conferencia, discusión, tarea, película, etc.]? & # 8221 El término "más turbio" significa "más turbio" poco claro "o" muy confuso ".
  • los ¿Cuál es el principio? CAT es útil en cursos que requieren resolución de problemas. Después de que los estudiantes averiguan con qué tipo de problema están lidiando, a menudo deben decidir qué principio (s) aplicar para resolver el problema. Este CAT proporciona a los estudiantes algunos problemas y les pide que establezcan el principio que mejor se aplica a cada problema.
  • Definición de matriz de características: Prepare un folleto con una matriz de tres columnas y varias filas. En la parte superior de las dos primeras columnas, enumere dos conceptos distintos que tengan similitudes potencialmente confusas (por ejemplo, huracanes contra tornados, Picasso contra Matisse). En la tercera columna, enumere las características importantes de ambos conceptos sin ningún orden en particular. Entregue a sus alumnos el folleto y pídales que usen la matriz para identificar qué características pertenecen a cada uno de los dos conceptos. Recopile sus respuestas y descubrirá rápidamente qué características les están dando más problemas a sus alumnos.

¿Cómo crear una colección de secuencias anónimas para enseñar y probar? - biología

Una colección de libros biomédicos que se pueden buscar directamente o a partir de datos vinculados en otras bases de datos del NCBI. La colección incluye libros de texto biomédicos, otros títulos científicos, recursos genéticos como GeneReviewsy manuales de ayuda del NCBI.

Una colección de descripciones de enfermedades revisadas por pares y redactadas por expertos en la biblioteca del NCBI que aplican pruebas genéticas al diagnóstico, manejo y asesoramiento genético de pacientes y familias con afecciones hereditarias específicas.

Subconjunto de la base de datos del catálogo NLM que proporciona información sobre las revistas a las que se hace referencia en los registros de la base de datos del NCBI, incluidos los resúmenes de PubMed. Este subconjunto se puede buscar utilizando el título de la revista, MEDLINE o abreviatura ISO, ISSN o el ID de catálogo de NLM.

MeSH (Medical Subject Headings) es el vocabulario controlado de la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU. Para indexar artículos para MEDLINE / PubMed. La terminología MeSH proporciona una forma coherente de recuperar información que puede utilizar una terminología diferente para los mismos conceptos.

Un portal de información sobre genética médica. MedGen incluye listas de términos de múltiples fuentes y las organiza en grupos de conceptos y jerarquías. También se proporcionan enlaces a información relacionada con esos conceptos en el Registro de Pruebas Genéticas (GTR) de los NIH, ClinVar, Gene, OMIM, PubMed y otras fuentes.

Un manual completo sobre el kit de herramientas de NCBI C ++, que incluye su marco de diseño y desarrollo, una referencia de biblioteca de C ++, ejemplos de software y demostraciones, preguntas frecuentes y notas de la versión. El manual se puede buscar en línea y se puede descargar como una serie de documentos PDF.

Una extensa colección de artículos sobre bases de datos y software NCBI. Diseñado para un usuario novato, cada artículo presenta una descripción general del recurso y su diseño, junto con consejos para buscar y utilizar las herramientas de análisis disponibles. Todos los artículos se pueden buscar en línea y descargar en formato PDF. Se puede acceder al manual a través de NCBI Bookshelf.

Accedido a través de NCBI Bookshelf, el Manual de ayuda contiene documentación para muchos recursos de NCBI, incluidos PubMed, PubMed Central, el sistema Entrez, Gene, SNP y LinkOut. Todos los capítulos se pueden descargar en formato PDF.

Datos bibliográficos de todas las revistas, libros, audiovisuales, programas informáticos, recursos electrónicos y otros materiales que se encuentran en el fondo de la biblioteca.

Una base de datos de citas y resúmenes de literatura biomédica de MEDLINE y revistas de ciencias biológicas adicionales. Los enlaces se proporcionan cuando las versiones de texto completo de los artículos están disponibles a través de PubMed Central (que se describe a continuación) u otros sitios web.

Un archivo digital de literatura de revistas biomédicas y de ciencias de la vida de texto completo, incluida la medicina clínica y la salud pública.

Descargas

NLM arrienda MEDLINE / PubMed a individuos u organizaciones estadounidenses.

Las especificaciones para los datos NCBI en formato ASN.1 o DTD están disponibles en la página Índice de especificaciones de datos. Los enlaces "NCBI_data_conversion.html" a la herramienta de conversión.

Un conjunto de conjuntos de etiquetas para crear y archivar artículos de revistas, así como para transferir artículos de revistas de editoriales a archivos y entre archivos. Hay cuatro conjuntos de etiquetas: Conjunto de etiquetas de archivo e intercambio: creado para permitir que un archivo capture tantos componentes estructurales y semánticos del material de revistas impreso y etiquetado existente de la manera más conveniente posible Conjunto de etiquetas de publicación de revistas: optimizado para archivos que desean regularizar y controlar su contenido, no aceptar la secuencia y el arreglo que les presente un editor en particular. Conjunto de etiquetas de creación de artículos: diseñado para la creación de nuevos artículos de revistas Conjunto de etiquetas de libros NCBI: escrito específicamente para describir volúmenes para las bibliotecas en línea de NCBI.

El subconjunto de acceso abierto de PMC es una parte relativamente pequeña de la colección total de artículos de PMC. Mientras que la mayoría de los artículos en PMC están sujetos a restricciones de derechos de autor tradicionales, estos artículos están protegidos por derechos de autor, pero están disponibles bajo una licencia Creative Commons o similar que generalmente permite una redistribución y reutilización más liberal que un derecho de autor tradicional. Consulte la declaración de licencia en cada artículo para conocer los términos de uso específicos.

Envíos

El Sistema de Envío de Manuscritos de los NIH (NIHMS) se utiliza para enviar manuscritos que surgen de la financiación de los NIH al archivo digital de PubMed Central, de acuerdo con la Política de Acceso Público de los NIH y la ley que implementa. La ley y la Política de acceso público están destinadas a garantizar que el público tenga acceso a los resultados publicados de la investigación financiada por los NIH.

Un único punto de entrada para que los remitentes se vinculen y encuentren información sobre todos los procesos de envío de datos en NCBI. Actualmente, esto sirve como una interfaz para el registro de bioproyectos y muestras biológicas y el envío de datos para WGS y GTR. Se planean adiciones futuras a este sitio.

Instrumentos

Coffee Break, que forma parte de NCBI Bookshelf, combina informes sobre descubrimientos biomédicos recientes con el uso de herramientas de NCBI. Cada informe incorpora tutoriales interactivos que muestran cómo se utilizan las herramientas bioinformáticas del NCBI como parte del proceso de investigación.

Herramientas que brindan acceso a datos dentro del sistema Entrez de NCBI fuera de la interfaz de consulta web regular. Proporcionan un método para automatizar las tareas de Entrez dentro de las aplicaciones de software. Cada utilidad realiza una tarea de recuperación especializada y se puede utilizar simplemente escribiendo una URL con formato especial.

Un servicio que permite a terceros vincularse directamente desde PubMed y otros registros de la base de datos de Entrez a recursos relevantes accesibles en la web más allá del sistema Entrez. Ejemplos de recursos de LinkOut incluyen publicaciones de texto completo, bases de datos biológicas, información sobre la salud del consumidor y herramientas de investigación.

Proporciona información sobre recursos nuevos y actualizados y proyectos de investigación y desarrollo del NCBI. El sitio de Noticias contiene artículos destacados que destacan servicios, recursos y herramientas, así como publicaciones frecuentes que describen anuncios importantes sobre conjuntos de datos clave y servicios de interés para la comunidad de usuarios. Se proporcionan enlaces a los sitios de redes sociales de NCBI y una lista de fuentes RSS y listas de correo electrónico disponibles.

Un formulario de búsqueda especializado en PubMed dirigido a médicos e investigadores de servicios de salud. La página simplifica la búsqueda por categoría de estudio clínico, la búsqueda de revisiones sistemáticas y la búsqueda de literatura sobre genética médica.


Los hackers del genoma demuestran que el ADN de nadie es anónimo

Para revisar este artículo, visite Mi perfil y luego Ver historias guardadas.

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En 2013, un joven biólogo computacional llamado Yaniv Erlich conmocionó al mundo de la investigación al demostrar que era posible desenmascarar las identidades de personas que figuran en bases de datos genéticas anónimas utilizando solo una conexión a Internet. Los formuladores de políticas respondieron restringiendo el acceso a grupos de datos genéticos biomédicos anonimizados. Un funcionario de los NIH dijo en ese momento: "Las posibilidades de que esto suceda para la mayoría de las personas son pequeñas, pero no son nulas".

Avance rápido cinco años y la cantidad de información de ADN almacenada en los almacenes de datos digitales se ha disparado, sin signos de desaceleración. Empresas de consumo como 23andMe y Ancestry han creado hasta ahora perfiles genéticos para más de 12 millones de personas, según estimaciones recientes de la industria. Los clientes que descargan su propia información pueden optar por agregarla a sitios web públicos de genealogía como GEDmatch, que ganó notoriedad nacional a principios de este año por su papel en llevar a la policía a un sospechoso en el caso Golden State Killer.

Esos árboles genealógicos entrelazados, que conectan a las personas a través de fragmentos de ADN, ahora han crecido tanto que pueden usarse para encontrar más de la mitad de la población de EE. UU. De hecho, según una nueva investigación dirigida por Erlich, publicada hoy en Ciencias, más del 60 por ciento de los estadounidenses con ascendencia europea pueden identificarse a través de su ADN utilizando bases de datos de genealogía genética abiertas, independientemente de si alguna vez enviaron un kit de escupir.

"La conclusión es que no importa si ha sido examinado o no", dice Erlich, quien ahora es el director científico de MyHeritage, el tercer proveedor de genética de consumo más grande detrás de 23andMe y Ancestry. "Se le puede identificar porque las bases de datos ya cubren fracciones tan grandes de los EE. UU., Al menos para la ascendencia europea".

Para hacer estas estimaciones, Erlich y sus colaboradores en la Universidad de Columbia y la Universidad Hebrea de Jerusalén analizaron el conjunto de datos de MyHeritage de 1,28 millones de individuos anónimos, que es, como la mayoría de las bases de datos genéticas del mundo, abrumadoramente blanco. Al considerar a cada uno de esos individuos como un "objetivo" humano, contaron la cantidad de parientes con grandes trozos de ADN coincidente y encontraron que el 60 por ciento de las búsquedas arrojaron un primo tercero o más cercano. Ese nivel de parentesco fue todo lo que los investigadores necesitaron para rastrear al Golden State Killer y los otros 17 casos que hasta ahora se han resuelto con este enfoque, conocido por las fuerzas del orden como búsqueda familiar a largo plazo. Para validar sus hallazgos, el equipo de Erlich conectó 30 perfiles genéticos en GEDmatch y vio resultados similares, con el 76 por ciento de las búsquedas en parientes en el tercer primo o en un rango más cercano.

Ese análisis proporciona una lista de alrededor de 850 personas, dependiendo de cuán prolíficos fueron los antepasados ​​de una persona. Pero a partir de ahí, la información demográfica básica puede eliminar la lista con bastante rapidez. Los registros públicos que indican dónde vive una persona en un radio de 100 millas reducen el grupo de candidatos a la mitad. Conocer su edad dentro de los cinco años excluye a 9 de cada 10 de los candidatos restantes. El sexo, que se puede inferir de la genética, reduce la lista a alrededor de 16 individuos. Saber el año de nacimiento exacto podría reducirlo a solo una o dos personas.

Para demostrar lo fácil que es, los investigadores eligieron a una mujer anónima del Proyecto 1000 Genomas, un proyecto de secuenciación de acceso abierto, que estaba casada con el hombre que Erlich había identificado previamente en su exitoso artículo de 2013. Reformatearon sus datos de ADN para que se parecieran a un perfil genético de consumidor típico y lo cargaron en GEDmatch. Aparecieron dos parientes, uno en Dakota del Norte y otro en Wyoming. El partido sugirió que estaban relacionados lejanamente hace cuatro o seis generaciones. Una hora de búsqueda de registros públicos más tarde y el equipo había encontrado a su esposo y esposa. A partir de ahí, los investigadores rastrearon los pedigrí de cientos de descendientes para llegar a la identidad de su objetivo. Con todo, el esfuerzo tomó un solo día.

Según Erlich, no pasará mucho tiempo antes de que sea posible realizar ese tipo de búsqueda en cualquiera que deje un poco de ADN por ahí. El estudio encontró que una vez que una base de datos genética cubre aproximadamente el dos por ciento de los adultos en una determinada población étnica, se espera una coincidencia de un primo tercero o más cercano para casi cualquier persona de interés. Para los estadounidenses de ascendencia europea, que están mejor representados en las bases de datos genéticas y genealógicas, ese umbral podría alcanzarse en los próximos años si las pruebas de ADN recreativas continúan al ritmo actual. El dos por ciento son solo unos cuatro millones de personas, según los datos del censo más reciente de EE. UU.

Tal recurso expandiría enormemente la cantidad y el tipo de personas a las que las fuerzas del orden público podrían tener acceso al perseguir una pista. Las bases de datos de delincuentes, donde la policía almacena el ADN de cerca de 17 millones de personas (delincuentes condenados y, en algunos estados, detenidos), se inclinan mucho hacia las poblaciones afroamericanas e hispanas. Desde los primeros días de las pruebas de ADN, la incompatibilidad tecnológica entre los métodos ha creado un cortafuegos práctico entre las bases de datos de delincuentes y las bases de datos genéticas con fines recreativos o de investigación. La aplicación de la ley solo recopila y analiza porciones no codificantes altamente variables del genoma, contando el número de veces que se repiten estas secuencias "basura". Básicamente, es solo una serie de números, no revela nada identificable personalmente por sí solo. Pero es muy exclusivo de una persona, como un código de barras o una huella digital. Y es barato y rápido. Perfecto para fines de aplicación de la ley.

Por el contrario, la mayoría de las pruebas de ADN médicas y recreativas implican una secuenciación completa o matrices de genotipos, una colección de cambios que ocurren cada uno en una única ubicación en un gen. Estos SNP son la razón por la que tiene ojos verdes o cabello rizado, o una predisposición a las enfermedades cardíacas. También son mucho más útiles para encontrar miembros de la familia. Debido a que estos dos tipos de bases de datos no podían comunicarse, los investigadores en el caso de Golden State Killer tuvieron que extraer ADN de una muestra antigua de la escena del crimen, crear un perfil de SNP y cargarlo en GEDmatch. Pero ahora, ni siquiera tendrán que hacer eso.

Un segundo artículo, publicado hoy en Celda, muestra por primera vez que es posible realizar búsquedas familiares de largo alcance en datos de bases de datos de delincuentes. El grupo de Noah Rosenberg en la Universidad de Stanford había demostrado previamente que se podían vincular registros entre los dos tipos de bases de datos mediante la asignación de SNP cercanos a las repeticiones sin codificación. Publicado el año pasado, la investigación no recibió mucha atención. "Grillos", dice Rosenberg.Pero este último trabajo, que explora la compatibilidad cruzada de las dos bases de datos para encontrar parientes, tiene una relevancia nueva y profunda a raíz del caso Golden State Killer.

“Esta podría ser una forma de expandir el alcance de la genética forense, potencialmente para resolver aún más casos fríos”, dice Rosenberg. "Pero al mismo tiempo, podría estar exponiendo a los participantes en esas bases de datos a búsquedas forenses que tal vez no hubieran anticipado".

Sin embargo, según los expertos legales, lo más importante es que el trabajo de Rosenberg revela que hay mucha más información contenida en un perfil de ADN forense de lo que se pensaba anteriormente. Esto se debe a que puede usarlo para predecir con precisión las regiones de codificación del genoma: el ojo verde, el cabello rizado, las partes de afecciones cardíacas. "Todas las decisiones de la Corte Suprema sobre por qué las bases de datos de delincuentes existentes no violan los derechos de la Cuarta Enmienda se basan en la presunción de que no se puede extraer nada personal de este ADN basura", dice Andrea Roth, directora del Centro de Derecho y Tecnología de UC Berkeley. "Ahora eso está todo en el aire".

Rosenberg no lanzó ningún software con su artículo, por lo que aún sería necesario un poco de trabajo para poner en funcionamiento el cálculo. Pero dice que cualquier persona con acceso a múltiples bases de datos tiene toda la información que necesita para comenzar a usar la técnica. Lo que significa que esas protecciones de privacidad incorporadas podrían desmoronarse con bastante rapidez. El documento pretende ser una advertencia, para mostrarles a los legisladores lo que es posible con la tecnología actual, y Rosenberg espera que estimule conversaciones muy necesarias sobre cómo se almacena y utiliza la información genética en el futuro.

Erlich y sus coautores fueron aún más lejos al hacer recomendaciones sobre los cambios que son necesarios para garantizar que recursos como GEDmatch, que brindan un servicio esencial para las personas que buscan parientes perdidos hace mucho tiempo y personas adoptadas que buscan a sus familias biológicas, permanezcan en línea de manera segura. capacidad. Instaron al Departamento de Servicios Humanos de EE. UU. A revisar el alcance de la información de salud de identificación personal para incluir datos genómicos anónimos. Y esbozaron una estrategia de cifrado que crearía una cadena de custodia, por lo que las bases de datos de terceros podrían marcar a los usuarios que intentan analizar datos genéticos que no son los suyos. Pero incluso si todos los proveedores de genómica para el consumidor compraran este sistema, aún podría no ser suficiente.

"Creo que la conclusión es que ahora todo el mundo está a punto de estar bajo vigilancia genética de una forma u otra, a menos que regulemos la capacidad del gobierno para realizar búsquedas genealógicas", dice Roth. Sugiere un sistema similar a cómo California regula actualmente las búsquedas familiares más tradicionales de sus bases de datos de delincuentes. Sólo se pueden utilizar para investigar delitos violentos, homicidio o agresiones sexuales, y el alcance de la búsqueda es limitado, para evitar que cientos de personas inocentes queden atrapadas en la investigación. Y hay un comité de supervisión que puede intervenir y prevenir la divulgación inadvertida de información confidencial que pueda surgir, digamos que el padre de alguien no es realmente su padre. "Eso es lo que es tan irónico sobre esto", dice Roth. "Si es pariente de alguien en CODIS [la base de datos federal de delincuentes], tiene muchos más derechos a la privacidad genética que si fuera pariente de alguien en GEDMatch". Con suficiente ADN, no importa si quieres que te encuentren o no. Darse de baja ya no es una opción.


¿Cómo crear una colección de secuencias anónimas para enseñar y probar? - biología

Suite de manipulación de secuencias

Una colección de programas JavaScript simples para generar, formatear y analizar secuencias cortas de ADN y proteínas. Los biólogos moleculares suelen utilizar Sequence Manipulation Suite, con fines didácticos y para pruebas de programas y algoritmos.

Para usar Sequence Manipulation Suite en línea

Para reflejar la suite de manipulación de secuencias

  • Mueva el contenido del directorio docs a un directorio desde el cual su servidor entregará archivos HTML.

Para ejecutar Sequence Manipulation Suite localmente

A continuación, se muestran breves descripciones de los programas que componen el Sequence Manipulation Suite:

  • Combine FASTA: convierte varios registros de secuencia FASTA en una sola secuencia. Utilice Combine FASTA, por ejemplo, cuando desee determinar el uso de codones para una colección de secuencias utilizando un programa que acepta una sola secuencia como entrada.
  • EMBL a FASTA: acepta uno o más archivos EMBL como entrada y devuelve la secuencia de ADN de cada uno en formato FASTA. Utilice este programa cuando desee eliminar rápidamente toda la información de secuencia que no sea de ADN de un archivo EMBL.
  • Extractor de funciones EMBL: acepta uno o más archivos EMBL como entrada y lee la información de la función de secuencia descrita en las tablas de funciones. El programa extrae o resalta los segmentos de secuencia relevantes y devuelve cada característica de secuencia en formato FASTA. EMBL Feature Extractor es particularmente útil cuando desea derivar la secuencia de un ADNc a partir de una secuencia genómica que contiene muchos intrones.
  • EMBL Trans Extractor: acepta uno o más archivos EMBL como entrada y devuelve cada una de las traducciones de proteínas descritas en los archivos en formato FASTA. EMBL Trans Extractor se puede utilizar cuando está más interesado en las traducciones de proteínas predichas de una secuencia de ADN que en la propia secuencia de ADN.
  • Filtrar ADN: elimina del texto los caracteres que no son de ADN. Utilice este programa cuando desee eliminar dígitos y espacios en blanco de una secuencia para que sea adecuado para otras aplicaciones.
  • Filtrar proteínas: elimina del texto los caracteres que no son proteínas. Utilice este programa cuando desee eliminar dígitos y espacios en blanco de una secuencia para que sea adecuado para otras aplicaciones.
  • GenBank a FASTA: acepta uno o más archivos GenBank como entrada y devuelve la secuencia de ADN completa de cada uno en formato FASTA. Utilice este programa cuando desee eliminar rápidamente toda la información de la secuencia que no sea de ADN de un archivo GenBank.
  • Extractor de funciones de GenBank: acepta uno o más archivos de GenBank como entrada y lee la información de la función de secuencia descrita en las tablas de funciones, de acuerdo con las reglas descritas en las notas de la versión de GenBank. El programa extrae o resalta los segmentos de secuencia relevantes y devuelve cada característica de secuencia en formato FASTA. El Extractor de características de GenBank es particularmente útil cuando desea derivar la secuencia de un ADNc a partir de una secuencia genómica que contiene muchos intrones.
  • GenBank Trans Extractor: acepta uno o más archivos GenBank como entrada y devuelve cada una de las traducciones de proteínas descritas en los archivos en formato FASTA. GenBank Trans Extractor debe utilizarse cuando esté más interesado en las traducciones de proteínas predichas de una secuencia de ADN que en la propia secuencia de ADN.
  • Uno a tres: convierte las traducciones de una sola letra en traducciones de tres letras.
  • Range Extractor DNA: acepta una o más secuencias de ADN junto con un conjunto de posiciones o rangos. Las bases correspondientes a las posiciones o rangos se devuelven, ya sea como una nueva secuencia única, un conjunto de registros FASTA, texto en mayúsculas o texto en minúsculas. Utilice Range Extractor DNA para obtener subsecuencias utilizando información de posición.
  • Range Extractor Protein: acepta una o más secuencias de proteínas junto con un conjunto de posiciones o rangos. Los residuos correspondientes a las posiciones o rangos se devuelven, ya sea como una nueva secuencia única, un conjunto de registros FASTA, texto en mayúsculas o texto en minúsculas. Utilice Range Extractor Protein para obtener subsecuencias utilizando información de posición.
  • Complemento inverso: convierte una secuencia de ADN en su homólogo inverso, complemento o complemento inverso. Se admite todo el alfabeto de ADN de la IUPAC y se mantienen las mayúsculas y minúsculas de cada carácter de secuencia de entrada. Es posible que desee trabajar con el complemento inverso de una secuencia si contiene un ORF en la hebra inversa.
  • Split Codons: divide una secuencia de codificación en tres nuevas secuencias, cada una de las cuales consta de las bases de una de las tres posiciones de los codones.
  • Dividir FASTA: divide los registros de secuencia FASTA en secuencias FASTA más pequeñas del tamaño que especifique. Se puede utilizar un valor de superposición opcional para crear secuencias que se superpongan.
  • Tres a uno: convierte traducciones de tres letras en traducciones de una sola letra. Los dígitos y los espacios en blanco se eliminan automáticamente. Se ignoran los trillizos no estándar.
  • Window Extractor DNA: acepta una o más secuencias de ADN junto con una posición y un tamaño de ventana. Las bases ubicadas en la ventana se devuelven, ya sea como una nueva secuencia, texto en mayúsculas o en minúsculas. Utilice Window Extractor DNA para obtener subsecuencias utilizando información de posición.
  • Window Extractor Protein: acepta una o más secuencias de proteínas junto con una posición y un tamaño de ventana. Los residuos ubicados en la ventana se devuelven, ya sea como una nueva secuencia, texto en mayúsculas o en minúsculas. Utilice Window Extractor Protein para obtener subsecuencias utilizando información de posición.
  • Gráfico de codón: acepta una secuencia de ADN y genera un gráfico que consta de una barra horizontal para cada codón. La longitud de la barra es proporcional a la frecuencia del codón en la tabla de frecuencia de codones que ingresa. Utilice Codon Plot para encontrar porciones de la secuencia de ADN que pueden estar mal expresadas, o para ver una representación gráfica de una tabla de uso de codones (mediante el uso de una secuencia de ADN que consta de uno de cada tipo de codón).
  • Uso de codones: acepta una o más secuencias de ADN y devuelve el número y la frecuencia de cada tipo de codón. Dado que el programa también compara las frecuencias de codones que codifican el mismo aminoácido (codones sinónimos), puede usarlo para evaluar si una secuencia muestra una preferencia por codones sinónimos particulares.
  • Islas CpG: informa sobre posibles regiones de islas CpG utilizando el método descrito por Gardiner-Garden y Frommer (1987). El cálculo se realiza utilizando una ventana de 200 pb que se mueve a través de la secuencia a intervalos de 1 pb. Las islas CpG se definen como rangos de secuencia en los que el valor de Obs / Exp es superior a 0,6 y el contenido de GC es superior al 50%. El número esperado de dímeros CpG en una ventana se calcula como el número de "C" en la ventana multiplicado por el número de "G" en la ventana, dividido por la longitud de la ventana. Las islas CpG se encuentran a menudo en las regiones 5 'de genes de vertebrados, por lo tanto, este programa puede usarse para resaltar genes potenciales en secuencias genómicas.
  • Peso molecular del ADN: acepta una o más secuencias de ADN y calcula el peso molecular. Las secuencias se pueden tratar como bicatenarias o monocatenarias, lineales o circulares. Utilice el peso molecular del ADN al calcular el número de copias de moléculas.
  • Búsqueda de patrón de ADN: acepta una o más secuencias junto con un patrón de búsqueda y devuelve el número y las posiciones de los sitios que coinciden con el patrón. El patrón de búsqueda está escrito como una expresión regular de JavaScript, que se asemeja a las expresiones regulares escritas en otros lenguajes de programación, como Perl.
  • Estadísticas de ADN: devuelve el número de apariciones de cada residuo en la secuencia que ingresa. También se dan los totales porcentuales para cada residuo y para ciertos grupos de residuos, lo que le permite comparar rápidamente los resultados obtenidos para diferentes secuencias.
  • ADN de búsqueda difusa: acepta una secuencia de ADN junto con una secuencia de consulta y devuelve sitios que son idénticos o similares a la consulta. Puede utilizar este programa, por ejemplo, para encontrar secuencias que se puedan mutar fácilmente en un sitio de restricción útil.
  • Proteína de búsqueda difusa: acepta una secuencia de proteínas junto con una secuencia de consulta y devuelve sitios que son idénticos o similares a la consulta.
  • Ident y Sim: acepta un grupo de secuencias alineadas (en formato FASTA o GDE) y calcula la identidad y similitud de cada par de secuencias. Los valores de identidad y similitud se utilizan a menudo para evaluar si dos secuencias comparten un ancestro o función común.
  • Mutate for Digest: acepta una secuencia de ADN como entrada y busca regiones que se puedan mutar fácilmente para crear un sitio de restricción de interés. El programa también informa las traducciones de proteínas para que pueda ver qué marcos de lectura están alterados por las mutaciones propuestas. Utilice Mutate for Digest para encontrar secuencias que se puedan convertir en un sitio de restricción útil mediante PCR o mutagénesis dirigida al sitio.
  • Multi Rev Trans: acepta una alineación de proteínas y utiliza una tabla de uso de codones para generar una secuencia de codificación de ADN degenerada. El programa también devuelve un gráfico que se puede utilizar para encontrar regiones de degeneración mínima a nivel de nucleótidos. Utilice Multi Rev Trans al diseñar cebadores de PCR para aparear con una secuencia codificante no secuenciada de una especie relacionada.
  • Buscador de ORF: busca marcos de lectura abiertos (ORF) en la secuencia de ADN que ingresa. El programa devuelve el rango de cada ORF, junto con su traducción de proteínas. ORF Finder admite todo el alfabeto IUPAC y varios códigos genéticos. Utilice ORF Finder para buscar ADN recién secuenciado en busca de posibles segmentos que codifiquen proteínas.
  • Codones de alineación por pares: acepta dos secuencias de codificación y determina la alineación global óptima. Utilice codones de alineación por pares para buscar regiones de secuencia codificante conservadas.
  • Pairwise Align DNA: acepta dos secuencias de ADN y determina la alineación global óptima. Utilice Pairwise Align DNA para buscar regiones de secuencia conservadas.
  • Pairwise Align Protein: acepta dos secuencias de proteínas y determina la alineación global óptima. Utilice Pairwise Align Protein para buscar regiones de secuencia conservadas.
  • Estadísticas de cebadores de PCR: acepta una lista de secuencias de cebadores de PCR y devuelve un informe que describe las propiedades de cada cebador, incluida la temperatura de fusión, el porcentaje de contenido de GC y la idoneidad de la PCR. Utilice PCR Primer Stats para evaluar posibles cebadores de PCR.
  • Productos de PCR: acepta una o más plantillas de secuencias de ADN y dos secuencias de cebadores. El programa busca sitios de hibridación de cebadores que coincidan perfectamente y que puedan generar un producto de PCR. Todos los productos resultantes se clasifican por tamaño y se les da un título que especifica su longitud, su posición en la secuencia original y los cebadores que los produjeron. Puede utilizar moléculas lineales o circulares como plantilla. Utilice Productos de PCR para determinar los tamaños de producto que puede esperar ver cuando realice la PCR en el laboratorio.
  • Protein GRAVY - Protein GRAVY devuelve el valor de GRAVY (gran promedio de hidropatía) para las secuencias de proteínas que ingresa. El valor de GRAVY se calcula sumando el valor de hidropatía para cada residuo y dividiendo por la longitud de la secuencia (Kyte y Doolittle 1982).
  • Protein Isoelectric Point: calcula el pI (punto isoeléctrico) teórico para la secuencia de proteínas que ingresa. Utilice Protein Isoelectric Point cuando desee saber aproximadamente en qué lugar de un gel 2-D se encontrará una proteína en particular.
  • Peso molecular de la proteína: acepta una o más secuencias de proteínas y calcula el peso molecular. Puede adjuntar copias de epítopos y proteínas de fusión de uso común utilizando la lista proporcionada. Utilice Protein Molecular Weight cuando desee predecir la ubicación de una proteína de interés en un gel en relación con un conjunto de estándares de proteínas.
  • Búsqueda de patrón de proteínas: acepta una o más secuencias junto con un patrón de búsqueda y devuelve el número y las posiciones de los sitios que coinciden con el patrón. El patrón de búsqueda está escrito como una expresión regular de JavaScript, que se asemeja a las expresiones regulares escritas en otros lenguajes de programación, como Perl.
  • Estadísticas de proteínas: devuelve el número de apariciones de cada residuo en la secuencia que ingresa. También se dan los totales porcentuales para cada residuo y para ciertos grupos de residuos, lo que le permite comparar rápidamente los resultados obtenidos para diferentes secuencias.
  • Resumen de restricción: escinde una secuencia de ADN en un resumen de restricción virtual, con una, dos o tres enzimas de restricción. Los fragmentos resultantes se clasifican por tamaño y se les da un título que especifica su longitud, su posición en la secuencia original y los sitios de enzimas que los produjeron. Puede digerir moléculas lineales o circulares, e incluso una mezcla de moléculas (ingresando más de una secuencia en formato FASTA). Utilice Restriction Digest para determinar los tamaños de los fragmentos que verá cuando realice un resumen en el laboratorio.
  • Resumen de restricción: acepta una secuencia de ADN y devuelve el número y las posiciones de los sitios de corte de endonucleasas de restricción de uso común. Utilice este programa si desea determinar rápidamente si una enzima corta o no un segmento particular de ADN.
  • Traducción inversa: acepta una secuencia de proteínas como entrada y utiliza una tabla de uso de codones para generar una secuencia de ADN que representa la secuencia de codificación no degenerada más probable. También se devuelve una secuencia consenso derivada de todos los posibles codones para cada aminoácido. Utilice la traducción inversa al diseñar cebadores de PCR para hibridar con una secuencia de codificación no secuenciada de una especie relacionada.
  • Traducir: acepta una secuencia de ADN y la convierte en una proteína en el marco de lectura que especifique. Translate admite todo el alfabeto IUPAC y varios códigos genéticos.
  • Conservación de alineación de color: acepta un grupo de secuencias alineadas (en formato FASTA o GDE) y colorea la alineación. El programa examina cada residuo y lo compara con los demás residuos de la misma columna. A los residuos que son idénticos entre las secuencias se les da un fondo negro y a los que son similares entre las secuencias se les da un fondo gris. Los residuos restantes reciben un fondo blanco. Puede especificar el porcentaje de residuos que deben ser idénticos y similares para la coloración a aplicar. Utilice Conservación de alineación de color para mejorar la salida de los programas de alineación de secuencias.
  • Propiedades de alineación de color: acepta un grupo de secuencias alineadas (en formato FASTA o GDE) y colorea la alineación. El programa examina cada residuo y lo compara con los demás residuos de la misma columna. Los residuos que son idénticos o similares entre las secuencias reciben un fondo de color. El color se elige según las propiedades bioquímicas del residuo. Puede especificar el porcentaje de residuos que deben ser idénticos y similares para la coloración a aplicar. Utilice Color Align Properties para resaltar las regiones de proteínas con propiedades bioquímicas conservadas.
  • Grupo de ADN: ajusta el espaciado de las secuencias de ADN y agrega numeración. Puede especificar el tamaño del grupo (el número de bases por grupo), así como el número de bases por línea. La salida de este programa puede servir como una referencia conveniente, ya que la numeración y el espaciado le permiten localizar rápidamente bases específicas.
  • Group Protein: ajusta el espaciado de las secuencias de proteínas y agrega numeración. Puede especificar el tamaño del grupo (el número de residuos por grupo), así como el número de residuos por línea. La salida de este programa puede servir como una referencia conveniente, ya que la numeración y el espaciado le permiten localizar rápidamente residuos específicos.
  • Mapa de cebadores: acepta una secuencia de ADN y devuelve un mapa textual que muestra las posiciones de hibridación de los cebadores de PCR. También se pueden mostrar los sitios de corte de la endonucleasa de restricción y las traducciones de proteínas de la secuencia de ADN. Utilice este programa para producir una figura de referencia útil, especialmente cuando haya diseñado una gran cantidad de cebadores para una plantilla en particular. Primer Map admite todo el alfabeto IUPAC y varios códigos genéticos.
  • Mapa de restricción: acepta una secuencia de ADN y devuelve un mapa textual que muestra las posiciones de los sitios de corte de la endonucleasa de restricción. También se proporciona la traducción de la secuencia de ADN, en el marco de lectura que especifique. Utilice el resultado de este programa como referencia al planificar estrategias de clonación. Restriction Map admite todo el alfabeto IUPAC y varios códigos genéticos.
  • Mapa de traducción: acepta una secuencia de ADN y devuelve un mapa textual que muestra las traducciones de proteínas. Se puede especificar el marco de lectura de la traducción (1, 2, 3 o los tres), o puede optar por tratar el texto en mayúsculas como marco de lectura. Translation Map admite todo el alfabeto IUPAC y varios códigos genéticos.
  • Mutar ADN: introduce cambios de base en una secuencia de ADN. Puede seleccionar el número de mutaciones a introducir y si conservar o no la primera y las últimas tres bases de la secuencia, para reflejar la selección que actúa para mantener los codones de inicio y de parada. La posición de cada mutación se elige al azar y pueden ocurrir múltiples mutaciones en un solo sitio. Se pueden usar secuencias mutadas para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • Proteína mutada: introduce cambios de residuos en una secuencia de proteínas. Puede seleccionar el número de mutaciones a introducir y si conservar o no el primer residuo en la secuencia, para reflejar la selección que actúa para mantener un codón de inicio. La posición de cada mutación se elige al azar y pueden ocurrir múltiples mutaciones en un solo sitio. Se pueden usar secuencias mutadas para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • ADN de codificación aleatoria: genera un marco de lectura abierto aleatorio que comienza con un codón de inicio y termina con un codón de terminación. Puede elegir el código genético que se utilizará y la longitud de la secuencia que se generará. Se pueden utilizar secuencias aleatorias para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • Secuencia de ADN aleatoria: genera secuencias aleatorias de la longitud que especifique. Se pueden utilizar secuencias aleatorias para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • Regiones de ADN aleatorias: reemplaza regiones de secuencias de ADN con bases aleatorias. Se pueden utilizar secuencias aleatorias para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • Secuencia de proteínas aleatoria: genera secuencias aleatorias de la longitud que especifique. Se pueden utilizar secuencias aleatorias para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • Regiones de proteínas aleatorias: reemplaza regiones de secuencias de proteínas con residuos aleatorios. Se pueden utilizar secuencias aleatorias para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias.
  • Muestra de ADN: selecciona aleatoriamente bases de la secuencia guía hasta que se construye una secuencia de la longitud que especifique. Cada base seleccionada se reemplaza para que pueda seleccionarse nuevamente.
  • Proteína de muestra: selecciona aleatoriamente bases de la secuencia guía hasta que se construye una secuencia de la longitud que especifique. Cada residuo seleccionado se reemplaza para que pueda seleccionarse nuevamente.
  • Shuffle DNA: mezcla aleatoriamente una secuencia de ADN. Las secuencias mezcladas se pueden utilizar para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias, particularmente cuando la composición de la secuencia es una consideración importante.
  • Shuffle Protein: mezcla aleatoriamente una secuencia de proteínas. Las secuencias mezcladas se pueden utilizar para evaluar la importancia de los resultados del análisis de secuencias, particularmente cuando la composición de la secuencia es una consideración importante.

6 estrategias para trabajar con estudiantes con diversas necesidades

La co-enseñanza es un modelo poderoso tanto para los maestros de educación regular como para los de educación especial. Esta asociación puede sentar las bases para una variedad de escenarios que satisfagan las necesidades de los estudiantes con necesidades diversas en un aula.

Sin embargo, en muchas escuelas, los maestros de educación regular enfrentan una lista de estudiantes con Programas de Educación Individualizados y no tienen el beneficio de un co-maestro. Tener algunas estrategias para satisfacer las necesidades de estos estudiantes puede hacer que el proceso sea menos aterrador para los maestros y más exitoso para los estudiantes.

Los estudiantes de IEP tienen una variedad de discapacidades y necesidades. Aquí hay varias estrategias aplicables a muchos estudiantes:

Considere cuidadosamente la asignación de asientos. Los maestros usan una variedad de estrategias para planificar los gráficos de asientos, desde el orden alfabético hasta arreglos complejos basados ​​en la capacidad. Al considerar las necesidades de los estudiantes con IEP, en particular aquellos con problemas de conducta, elegir vecinos que serán modelos positivos a seguir es a menudo la mejor estrategia.

Los niños quieren encajar y quieren agradar, como regla general. Simplemente no siempre están seguros de cuál es la forma adecuada de integrarse en la clase. Sentarlos cerca de los estudiantes que modelarán las acciones apropiadas puede ayudarlos a comprender tareas simples como tomar notas, estar en la página correcta del texto o incluso levantar la mano y esperar a que lo llamen. Solo tenga cuidado de no agotar a sus modelos a seguir, tenga cuidado de cambiar la tabla de asientos con frecuencia.

Utilice listas de verificación de proyectos. Si está asignando un proyecto a largo plazo, desarrolle un plan de juego con sus estudiantes. Acuerde fechas de vencimiento intermedias para cada parte del proyecto / documento para que los estudiantes no se sientan abrumados por la magnitud de terminarlo todo. Luego, asegúrese de registrarse con frecuencia para ver que se están cumpliendo estas fechas, ofreciendo asistencia para ayudar a los estudiantes a mantenerse en el camino correcto. Evaluar el trabajo de los estudiantes a medida que avanzan puede darles una sensación adicional de logro.

Establezca señales de comportamiento desde el principio. Trabaje con los estudiantes para crear un plan para cuando las cosas, bueno, no salgan según lo planeado. Aquí hay algunas pistas para probar:

  • Tenga un pase especial a mano para el estudiante, o uno que pueda agarrar fácilmente, cuando necesite un tiempo de espera inmediato para calmarse.
  • Identifique un elemento que pueda colocar discretamente en el escritorio del estudiante cuando esté trabajando de manera productiva y adecuada, que pueda canjearse por un "premio" en un momento posterior.
  • Identifique un elemento que pueda dejar discretamente en el escritorio del estudiante cuando NO esté trabajando de manera productiva o adecuada, como un recordatorio privado sutil. Una simple ficha roja para indicar "STOP" puede hacer maravillas.

Ofrezca opciones de presentación alternativas. La idea de presentarse frente a un salón de clases de estudiantes puede ser abrumadora para cualquier estudiante, pero si ese estudiante tiene un problema de ansiedad, una fobia a las multitudes, un impedimento en el habla o incluso el TDAH, el proceso puede ser simplemente demasiado. Algunas opciones de presentación alternativas podrían incluir:

  • Presentar solo al maestro de la clase, o al maestro de la clase y a otro adulto dispuesto (como un maestro de educación especial, un paraprofesional, una secretaria, cualquiera para que sea una experiencia de presentación más auténtica).
  • Crear un podcast o video de su presentación para que se reproduzca para la clase.
  • Co-presentando con otro estudiante.

Proporcione opciones de prueba alternativas. Los estudiantes del IEP pueden obtener resultados deficientes, lo que hace que crea que están aprendiendo poco en su salón de clases. Sin embargo, implementar opciones de prueba alternativas puede ayudar a los estudiantes a demostrar lo que han aprendido. Algunas opciones incluyen:

  • Dar respuestas oralmente, lo que permite a los estudiantes explicar lo que hacer saber, en lugar de simplemente tomar una prueba estandarizada con preguntas de opción múltiple.
  • Prueba con el maestro de educación especial en un entorno alternativo con menos distracciones. El solo hecho de estar lejos de otros estudiantes (y no ver a los primeros que terminan entregar sus trabajos) puede aliviar el nivel de estrés de los estudiantes con ansiedad ante los exámenes.
  • Dibujo de imágenes:
    • Creación de una tira cómica para mostrar la secuencia de un evento.
    • Dibujar un diagrama para explicar un problema verbal de matemáticas.

    Proporcionar herramientas organizativas. Independientemente de su discapacidad, muchos estudiantes de IEP se benefician de ayudas visuales para ayudarlos a organizar la información. Las herramientas de estudio ayudan a los estudiantes a priorizar su aprendizaje y enfocar sus esfuerzos. A continuación, se muestran algunas herramientas para probar:

    • Un relleno de espacios en blanco creado por el profesor para notas. Al proporcionar una plantilla para que los estudiantes la completen mientras el maestro da notas, ya sea oralmente o en una presentación, los estudiantes con dificultades pueden registrar mejor la información importante con precisión, en lugar de tratar de adivinar qué material es más importante en la clase.
    • Una guía de estudio codificada por colores para las pruebas que destaca los tipos de preguntas que los estudiantes pueden esperar (por ejemplo, las respuestas de los ensayos pueden ser de color naranja, mientras que las preguntas en formato de opción múltiple son de color rosa). Esta estrategia puede ayudar a los estudiantes a enfocarse en áreas que pueden necesitar planificar con anticipación (como organizar sus pensamientos en respuestas de ensayos coherentes) y determinar qué partes serán más simples para recordar.
    • Los organizadores gráficos ayudan a los estudiantes a ver la relación entre ideas y conceptos nuevos (como diagramas de Venn para conceptos grandes conectados, gráficos T para comparar / contrastar, etc.). Buscar organizadores gráficos en Pinterest te dará muchas ideas geniales para cada nivel de grado y materia. También puede explorar Education Place, Enchanted Learning o Education Oasis para obtener ideas adicionales.
    • Los folletos o las hojas de trucos son excelentes para usar en la clase de matemáticas para obtener nuevas fórmulas, vocabulario o formas geométricas. En la clase de estudios sociales, pueden ayudar a los estudiantes a organizar nuevas ideas, como diferentes religiones, regiones culturales o eventos históricos. Los estudiantes disfrutan haciendo plegables y les resultan útiles para estudiar. Permitir que los estudiantes del IEP los utilicen durante las evaluaciones agrega un propósito adicional para su creación. Para obtener muchas ideas útiles, visite el sitio web de Dinah Zike.

    La estrategia más importante para asegurar el éxito de los estudiantes del IEP es verlos como individuos que tienen necesidades y estilos de aprendizaje únicos, y trabajar con ellos para crear un plan de aprendizaje con el que tanto usted como ellos se sientan cómodos. La implementación de algunas de las estrategias anteriores lo ayudará a satisfacer mejor las necesidades de sus estudiantes del IEP, así como de otros estudiantes que puedan tener dificultades en su salón de clases.


    Otros servicios

    Consultas clínicas

    PubMed Clinical Queries proporciona búsquedas especializadas para:

    Búsqueda de artículos sobre COVID-19

    Los filtros de artículos de COVID-19 limitan la recuperación a las citas sobre el nuevo coronavirus de 2019. Los resultados se muestran en una columna filtrada por categorías de temas de investigación. Consulte los filtros de artículos de COVID-19 para conocer las estrategias de búsqueda de filtros que pueden evolucionar con el tiempo.

    Para buscar citas usando los filtros de artículos COVID-19:

    1. Haga clic en Consultas clínicas en la página de inicio de PubMed
    2. Ingrese sus términos de búsqueda en el cuadro de búsqueda
    3. Haga clic en Buscar.
    4. Seleccione una categoría: General, Mecanismo, Transmisión, Diagnóstico, Tratamiento, Prevención, Informe de caso o Pronóstico
    5. Vista previa de los resultados en la columna Artículos de COVID-19
    6. Para ver los resultados en PubMed, haga clic en el enlace "Ver todo" debajo de la vista previa de los resultados.

    Para usar los filtros de artículos COVID-19 en una consulta, agregue el nombre del filtro a su búsqueda con la etiqueta del campo de búsqueda [Filtro], por ejemplo, LitCPrevention [Filtro]. Los filtros disponibles son:

    • LitCGeneral
    • LitCMecanismo
    • LitCTransmisión
    • LitCDiagnosis
    • LitCTreatment
    • LitCPrevention
    • LitCCaseReport
    • LitC Previsión

    Busque Remdesivir en PubMed usando el filtro general COVID-19:

    Búsqueda por categoría de estudio clínico

    Las categorías de estudios clínicos utilizan un método de búsqueda especializado con filtros de búsqueda integrados que limitan la recuperación a las citas que informan sobre investigaciones realizadas con metodologías específicas, incluidas aquellas que informan sobre investigaciones clínicas aplicadas. Consulte los filtros Categorías de estudios clínicos para conocer las estrategias de búsqueda de filtros.

    Para buscar citas utilizando las categorías de estudios clínicos:

    1. Haga clic en Consultas clínicas en la página de inicio de PubMed
    2. Ingrese sus términos de búsqueda en el cuadro de búsqueda
    3. Haga clic en Buscar.
    4. Seleccione una categoría: guías de terapia, diagnóstico, etiología, pronóstico o predicción clínica
    5. Seleccione un alcance: estrecho (búsqueda específica) o amplio (búsqueda sensible)
    6. Obtenga una vista previa de los resultados en la columna Categorías de estudios clínicos
    7. Para ver los resultados en PubMed, haga clic en el enlace "Ver todo" debajo de la vista previa de los resultados.

    Búsquedas de genética médica

    Los filtros de Medical Genetics limitan la recuperación a citas relacionadas con diversos temas de la genética médica. Consulte Filtros de búsqueda de genética médica para conocer las estrategias de búsqueda de filtros.

    Para utilizar un filtro de genética médica, agregue el nombre del filtro a su búsqueda con la etiqueta del campo de búsqueda [Filtro], por ejemplo, Pruebas genéticas [Filtro]. Los filtros disponibles son:

    • Diagnóstico
    • Diagnóstico diferencial
    • Descripción clínica
    • Gestión
    • Asesoramiento genetico
    • Genética molecular
    • Prueba genética
    • Genética Médica

    Busque en PubMed la anemia de células falciformes utilizando el filtro de asesoramiento genético:

    Coincidencia de cita única

    Single Citation Matcher tiene un formulario de relleno en blanco para buscar una cita cuando tiene información bibliográfica, como el nombre de la revista, el volumen o el número de página.

    • Haga clic en Single Citation Matcher en la página de inicio de PubMed.
    • Ingrese la información de la cita.
    • Haga clic en Ir.

    Más información sobre el uso de la herramienta de comparación de citas única:

    • El cuadro de diario incluye una función de autocompletar que sugiere títulos a medida que ingresa una abreviatura de título o un título completo. Los títulos que se muestran en el menú de autocompletar están ordenados según el número de citas en PubMed.
    • Después de seleccionar un diario con caracteres especiales (por ejemplo, ampersand, dos puntos), cuando use el botón Atrás para volver al Coincidente de citas individuales, debe borrar y volver a ingresar el título.
    • El cuadro de autor también incluye una función de autocompletar que sugiere los nombres de los autores en orden de clasificación según el número de citas. Se pueden buscar los nombres completos de los autores para las citas publicadas desde 2002 en adelante si el nombre completo del autor está disponible en el artículo.
    • Haga clic en la casilla de verificación 'Solo como primer autor' o 'Solo como último autor' para limitar el nombre de un autor al primer o último autor.

    Buscar en PubMed usando la base de datos MeSH

    MeSH (Medical Subject Headings) es el diccionario de sinónimos de vocabulario controlado por NLM que se utiliza para indexar las citas de PubMed.

    Utilice la base de datos MeSH para encontrar términos MeSH, incluidos subtítulos, tipos de publicación, conceptos complementarios y acciones farmacológicas, y luego cree una búsqueda en PubMed. La base de datos MeSH se puede buscar por término MeSH, Término de entrada MeSH, Subtítulo, Tipo de publicación, Concepto complementario o Nota de alcance MeSH.

    Más información sobre la base de datos MeSH:

    • Una función de autocompletar está disponible en el cuadro de búsqueda.
    • Los resultados de la búsqueda se muestran en orden de relevancia, por lo tanto, cuando la búsqueda de un usuario coincide exactamente con un término MeSH, ese término se muestra primero.
    • Haga clic en el término MeSH en la pantalla Resumen o elija Completo en el menú de formato de pantalla para ver información adicional y especificaciones de búsqueda, como Subtítulos, restringir al Tema principal MeSH o excluir términos debajo del término en la jerarquía MeSH.
    • Año introducido es el año en que se agregó el término a MeSH. Si se muestra más de un año, el término estaba disponible para indexar al año más antiguo anotado. Los artículos se indexan utilizando el vocabulario existente en el momento de la indexación, por lo tanto, el año introducido para un término y la fecha de publicación de una cita indexada con ese término pueden no coincidir.

    Lanzar búsquedas en PubMed desde la base de datos MeSH

    Para crear una búsqueda en PubMed a partir de MeSH:

    1. Realice una búsqueda en la base de datos MeSH.
    2. Seleccione los términos usando las casillas de verificación.
    3. Haga clic en "Agregar al generador de búsqueda" en el portlet del generador de búsqueda de PubMed.
    4. Puede continuar buscando e incluyendo términos adicionales en el generador de búsquedas de PubMed usando el menú desplegable "Agregar al generador de búsquedas" y booleano.
    5. Cuando haya terminado, haga clic en "Buscar en PubMed".

    Busque información de revistas en el Catálogo NLM

    El Catálogo NLM incluye información sobre las revistas en PubMed y las otras bases de datos del NCBI.

    Haga clic en Revistas en bases de datos de NCBI en la página de inicio del Catálogo de NLM o en el enlace Revistas en la página de inicio de PubMed para limitar los resultados de su Catálogo de NLM al subconjunto de revistas a las que se hace referencia en los registros de la base de datos de NCBI.

    Consulte la ayuda del catálogo NLM para obtener información adicional.

    Otros recursos de la revista incluyen:

    Uso de las herramientas API de E-Utilities

    Las utilidades electrónicas son herramientas que brindan acceso a datos fuera de la interfaz de búsqueda web normal de NCBI. Esto puede resultar útil para recuperar los resultados de la búsqueda y utilizarlos en otro entorno. Si está interesado en la minería de datos a gran escala en datos de PubMed, puede descargar los datos de forma gratuita desde nuestro servidor FTP. Consulte los términos y condiciones para los usuarios de datos.

    Encuentre PMID con el comparador de citas por lotes

    Utilice Batch Citation Matcher para recuperar PMID para múltiples citas. El Batch Citation Matcher requiere que ingrese la información bibliográfica (revista, volumen, página, etc.) en un formato específico.

    1. Cree cadenas de citas para los elementos que le gustaría recuperar utilizando el siguiente formato:
      journal_title | año | volumen | primera_página | nombre_autor | tu_clave |
      Los campos deben estar separados por una barra vertical con una barra final al final de la cadena.
    2. Ingrese su dirección de correo electrónico. Los mensajes de correo electrónico pueden tardar varios minutos en procesarse y enviarse a su dirección de correo electrónico.
    3. Cargue sus cadenas de citas como un archivo de texto (.txt) o ingrese cada cadena de citas en una línea separada en el cuadro de texto. Si se ingresan cadenas de citas en el cuadro de texto y se carga un archivo, los resultados serán un agregado de ambos.
    4. Haga clic en buscar.

    Si no se encuentra una coincidencia, la cadena de citas mostrará uno de los siguientes:

    • your_key | NOT_FOUNDINVALID_JOURNAL: el nombre de la revista no es válido. Consulte las listas de revistas o el Catálogo NLM para encontrar la abreviatura correcta de las revistas.
    • NOT_FOUND: el nombre de la revista es válido, pero la cadena de citas no encontró una coincidencia.
    • AMBIGUOUS: la información proporcionada coincide con más de una cita. La información de citas con 3 o menos coincidencias incluye los PMID, y más de 3 coincidencias incluyen el recuento total de coincidencias de PMID. Utilice Single Citation Matcher o ESearch para recuperar todas las citas de los campos buscados.
    • Se debe utilizar el formato de texto (.txt) al cargar un archivo.
    • Es posible que reciba varios correos electrónicos para búsquedas que contengan más de 2000 cadenas de citas.
    • Ingrese los nombres de los autores sin puntuación como smith jc. Las iniciales son opcionales.
    • Su clave es cualquier cadena que elija para etiquetar la cita, se devuelve sin alteraciones.
    • El campo del título de la revista puede incluir el título completo de la revista o la abreviatura del título NLM.
    • Cada campo de cita se busca comenzando con el título de la revista hasta que se encuentra una coincidencia única.
    • El título de la revista es un campo obligatorio; sin embargo, puede omitir otros campos. Si omite campos, debe conservar las barras verticales en la cadena de citas. Por ejemplo, si omite el número de volumen 88 del primer ejemplo a continuación, debe ingresarse como:
      proc natl acad sci u s a | 1991 || 3248 | mann bj | P32022-1 |
    • proc natl acad sci u s a | 1991 | 88 | 3248 | mann bj | P32022-1 |
    • proc natl acad sci u s a | 1992 | 89 | 3271 | gould se | P26261-1 |
    • proc natl acad sci u s a | 1970 | 89 | 3271 | smith | P26261-1 |
    • res microbiol | 1992 | 143 | 467 | ivey dm | P25966-1 |
    • ciencia | 1987 | 235 | 182 | palmenberg ac | P12296-2 |
    • escatología | 1993 | 12 | 22 | público jq | C12233-2 |
    • virología | 1993 | 193 | 492 | hardy me | Q02945-1 |
    • genes del virus | 1992 | 6 | 393 || P27423-1 |
    • levadura | 1992 | 8 | 253 | sasnauskas k | P24813-1 |
    • proc natl acad sci u s a | 1991 | 88 | 3248 | mann bj | P32022-1 | 2014248
    • proc natl acad sci u s a | 1992 | 89 | 3271 | gould se | P26261-1 | 1565618
    • proc natl acad sci u s a | 1970 | 89 | 3271 | smith | P26261-1 | NOT_FOUND
    • res microbiol | 1992 | 143 | 467 | ivey dm | P25966-1 | 1448623
    • ciencia | 1987 | 235 | 182 | palmenberg ac | P12296-2 | 3026048
    • C12233-2 | NOT_FOUNDINVALID_JOURNAL
    • virología | 1993 | 193 | 492 | hardy me | Q02945-1 | 8382410
    • genes del virus | 1992 | 6 | 393 || P27423-1 | 1335631
    • levadura | 1992 | 8 | 253 | sasnauskas k | P24813-1 | 1514324

    Salud del consumidor

    La Biblioteca Nacional de Medicina no puede brindar asesoramiento médico específico. NLM le insta a que consulte a un profesional de la salud calificado para obtener respuestas a sus preguntas médicas. NLM no tiene folletos u otros materiales para enviar por correo.

    MedlinePlus y MedlinePlus en español están diseñados específicamente para los consumidores y contienen cientos de páginas temáticas que incluyen información descriptiva escrita por los NIH, videos, herramientas de control de salud, información sobre medicamentos, hierbas y suplementos, enlaces a hojas informativas de otros institutos de los NIH, los CDC, etc. , y más.


    ¿Cómo hacer un marco conceptual?

    Antes de preparar su marco conceptual, debe hacer lo siguiente:

    1. Elija su tema

    Como investigador, hay muchos aspectos del mundo que puede elegir investigar. Sin embargo, lo importante a considerar es que no todos los recursos del mundo están disponibles para nosotros. Además, la investigación también puede tener un límite de tiempo. Como tal, uno debe elegir un tema que considere logrado de manera integral dentro de los recursos que tiene y dentro del tiempo asignado.

    2.Haga su pregunta de investigación

    A diferencia del tema, que puede ser un área de estudio amplia, la pregunta de investigación debe ser específica. Los aspectos exactos de quién, qué, dónde, cómo y por qué deben estar claramente establecidos. Aquí es donde entrará uno de los aspectos más importantes de su marco conceptual. La pregunta de investigación es una pregunta clara y discutible que es donde girará su investigación. Para tener un marco conceptual conciso, su pregunta de investigación debe ser una que realmente le provoque curiosidad.

    Una razón por la que la pregunta de investigación es una parte esencial de su marco conceptual y de su investigación en general, es lo que pone el enfoque y el camino de su estudio. Evita las posibilidades de perderse mientras escribe el artículo.

    3. Realizar una revisión de la literatura.

    Hacer una revisión de la literatura es una acción donde un investigador estudia trabajos publicados por fuentes confiables relacionadas con el tema. El propósito de tener una revisión de la literatura es que usted y sus lectores conozcan las ideas e información existentes sobre el tema elegido y sus puntos débiles y fuertes. Algunas de las cosas clave que debe recordar al hacer la revisión de la literatura es que debe estar: conectado al tema sintetizar los resultados de las publicaciones que ha leído y reconocer las áreas donde hay una falta de información o evidencia insuficiente para probar La reclamación. Tener una revisión de la literatura reduce lo que pondrá en su marco conceptual.

    4. Elija sus variables

    Dado que ha realizado su investigación, en este momento, ya podrá identificar y señalar la variable que se ha discutido en las publicaciones que ha estudiado e intentar hacer una conexión o descifrar cómo están vinculadas. Como ya debe haber leído mucha literatura, encontrará que hay muchas variables posibles para elegir al realizar su estudio. Sin embargo, al crear una investigación en general, es importante que solo elija las variables más importantes, ya que no todas serán significativas, ya que debe haber leído mucha literatura científica, debe poder discernir las importantes en este punto. Y al crear un marco conceptual en particular, aunque puede elegir todas las variables del mundo, sería mejor no hacerlo, ya que demasiadas variables en un marco conceptual serán confusas. Aunque tampoco es una buena idea elegir muy pocas variables o su estudio podría ser demasiado simple. Como también se mencionó en el paso anterior, debe encontrar el nivel correcto de complejidad en su estudio que se ajuste a sus recursos y asignación de tiempo.

    5. Elija sus relaciones

    Ahora que ha elegido sus variables, debe elegir cómo se relacionan estas variables entre sí. Dado que ya ha leído mucha literatura sobre su tema, ya debería poder definir cómo cada una de sus variables está conectada entre sí. Esto es especialmente importante de tener en cuenta ya que esto afectará en gran medida cómo se verá su marco conceptual una vez que comience a hacer el diagrama.

    6. Crear el marco conceptual

    Ahora que ha logrado todos los pasos anteriores, el paso final es ilustrar el diagrama. La forma en que se ilustra el diagrama diferirá de un caso a otro, pero en general, los nombres de las variables deben presentarse claramente y colocarse en rectángulos, las variables deben estar conectadas con líneas y flechas, y las puntas de las flechas diferirán según la naturaleza de las relaciones. Las flechas de una sola cabeza son para relaciones que son unidireccionales (es decir, A afecta a B y B no afecta a A) y las flechas de dos puntas son para relaciones que son bidireccionales (es decir, A afecta a B y B también afecta a A). Además, las líneas no tienen que limitarse a conectar solo 2 variables (es decir, A y B), algunas relaciones pueden ser entre más variables (es decir, A afecta a B y también a C).


    Recopilación de datos de evaluación

    "Para que la evaluación tenga éxito, es necesario dejar de lado la pregunta, '¿Cuál es el mejor conocimiento posible?'y en lugar de preguntar,'¿Tenemos el conocimiento suficiente para probar algo diferente que pueda beneficiar a nuestros estudiantes?'"

    -Blaich, C. F. y Wise, K. S. (2011). De la recopilación al uso de los resultados de la evaluación: lecciones del estudio nacional de Wabash (Documento ocasional de NILOA No 8). Urbana, IL: Universidad de Illinois y Universidad de Indiana, Instituto Nacional para la Evaluación de Resultados de Aprendizaje.

    Definiciones clave y marcos de amplificador

    Las fuentes de datos que es útil considerar al evaluar el aprendizaje de los estudiantes son:

      Evidencia de los resultados del aprendizaje

    Medidas directas de aprendizaje

    • Estos permiten que los estudiantes demuestren su aprendizaje para que el profesorado evalúe qué tan bien los estudiantes de un programa están alcanzando el nivel esperado de competencia en habilidades o conocimientos. Los ejemplos incluyen proyectos finales, trabajos, pruebas estandarizadas, observaciones de los estudiantes en un entorno clínico y preguntas de prueba que se alinean con un área clave de conocimiento necesaria.
      • Las evaluaciones integradas son medidas directas del aprendizaje de los estudiantes que tienen dos propósitos: como requisito del curso para los estudiantes (es decir, un producto de trabajo normal como un trabajo, cuestionario o un proyecto de diseño) y para los procesos de evaluación de un programa. Con mayor frecuencia, se recopilan de cursos obligatorios, cursos finales o clases clave en las que un estudiante debe demostrar el dominio de un objetivo de aprendizaje específico importante para el departamento.

      Medidas indirectas de aprendizaje

      • Estos recopilan las percepciones y la satisfacción de los estudiantes con su aprendizaje. Los ejemplos más comunes son los grupos focales y las encuestas de alumnos y exalumnos.

      Múltiples métodos de evaluación

      • Los métodos que combinan métodos directos e indirectos son más valiosos porque:
        • Las investigaciones indican que los estudiantes no siempre pueden autoevaluar con precisión su aprendizaje, por lo que el uso de medidas indirectas por sí solo puede ser inexacto.
        • Algunos resultados (por ejemplo, las actitudes) solo pueden evaluarse mediante encuestas, entrevistas o grupos focales.
        • Las medidas indirectas (p. Ej., La insatisfacción del estudiante con algún aspecto de su experiencia de aprendizaje) pueden ayudar a explicar los resultados observados a través de la recopilación de medidas directas (p. Ej., Bajo rendimiento del estudiante en un resultado clave del aprendizaje).
        • Por ejemplo, ¿qué preparación académica aportan los estudiantes a un curso o programa académico? ¿Cuáles son los datos demográficos de los estudiantes en una clase o programa? ¿Cuáles son sus aspiraciones profesionales o educativas posteriores a la UM?
        • En otras palabras, ¿cuál es la naturaleza de la experiencia de aprendizaje para los estudiantes?

        Fuentes de datos de la U-M sobre el aprendizaje de los estudiantes en el currículo y el co-currículo de la U-M

        Esta sección proporciona herramientas de medición para que el profesorado y los departamentos evalúen el aprendizaje de los estudiantes.

        Evidencia indirecta de aprendizaje

        TÚ PUEDES: Esta encuesta está abierta a todos los estudiantes universitarios de la UM y tiene un alcance bastante amplio. Cada encuestado responde un conjunto básico de preguntas sobre el uso del tiempo, el desarrollo académico / personal, el compromiso académico, la evaluación de la especialización, la satisfacción general y el clima.

        UMAY es parte de un estudio a nivel nacional, Student Experience in the Research University (SERU), con sede en UC Berkeley. La coordinación local de este proyecto es a través de la Oficina de Planificación y Presupuesto (contacto: Karen Zaruba). Algunas respuestas de la encuesta de 2015 se presentan en el sitio web de la Oficina de Planificación y Presupuesto.

        La tasa de respuesta UMAY 2015 de U-M es

        Encuesta para estudiantes de primer año del Programa Cooperativo de Investigación Institucional (CIRP): Examina la preparación de los estudiantes que ingresan, las actividades previas, las expectativas de la universidad, los niveles de confianza, las principales metas previstas y las metas futuras.

        El estudio está coordinado a nivel nacional en UCLA e implementado por la División de Vida Estudiantil de la U-M (contacto: Simone Himbeault Taylor). Aquí hay una muestra de un instrumento CIRP reciente.

        Las encuestas se administran durante la orientación para nuevos estudiantes, con tasas de respuesta de alrededor del 80%.

        Student Life distribuye informes periódicos sobre estos datos, y CRLT también distribuye datos resumidos en sus orientaciones de la facultad y GSI. Además, algunos hallazgos seleccionados están disponibles en línea.

        El estudio LSA lo realiza anualmente el University Career Center. Los resultados seleccionados se presentan en el sitio web del University Career Center (http://careercenter.umich.edu/article/first-destination-profile).

        • Se pueden encontrar ejemplos de encuestas de salida de los departamentos de la U-M aquí: http://www.crlt.umich.edu/assessment/lsa-assessment-resources
        • CRLT también consulta con muchos departamentos sobre el diseño y análisis personalizados de encuestas de egreso / exalumnos para la evaluación. Para obtener más información, comuníquese con Malinda Matney, Directora General, Servicios de Evaluación y Desarrollo Educativo, en [email protected]

        Otras encuestas validadas (algunos son de pago)

          (Extraído del Seminario de enseñanza del preboste de otoño de 2010): Escalas, encuestas y rúbricas para evaluar el aprendizaje en el servicio y el compromiso cívico (De la Biblioteca de la Universidad de Purdue) (49 instituciones, incluida la Universidad de Michigan, están participando en este proyecto).
      • Para otros temas, la biblioteca de la U-M tiene una excelente guía en línea para encontrar pruebas y medidas validadas.
        • Los grupos focales involucran una discusión de 8 a 10 estudiantes para reflexionar sobre el plan de estudios. Los grupos focales pueden ser útiles para permitir que los estudiantes escuchen colectivamente las experiencias de otros estudiantes y reflexionen sobre el logro de los objetivos de aprendizaje clave para un curso, plan de estudios o innovación educativa. CRLT ha llevado a cabo numerosos grupos de enfoque para departamentos y para la evaluación de subvenciones para educación postsecundaria. (Para obtener una lista completa, consulte la lista de proyectos de evaluación recientes de CRLT). Para obtener más información, comuníquese con Malinda Matney, Directora de Evaluación, en [email protected]

        Proyecto de evaluación de muestra en la U-M utilizando evidencia indirecta de aprendizaje

        • En el otoño de 2009, CRLT colaboró ​​con LS & ampA para evaluar su requisito de razonamiento cuantitativo. La evaluación se basó en una encuesta de estudiantes de primer y segundo año de LSA sobre las ganancias de razonamiento cuantitativo que informaron haber obtenido en sus cursos de otoño QR1 o sin QR. La mayor parte de la encuesta se derivó de un estudio de evaluación de la Universidad de Wisconsin sobre su requisito de QR, que validó una encuesta sobre las ganancias de aprendizaje autoinformadas por los estudiantes con pruebas previas y posteriores de problemas auténticos relacionados con QR (Halaby, 2005). El instrumento fue desarrollado por un equipo de estudio que incluyó al Director de Pruebas y Evaluación de Amplificadores de UW y otros investigadores cuantitativos. Además de los 14 elementos de ganancias de UW, la encuesta de U-M preguntó a los estudiantes si sentían que el curso cumplía con los objetivos de LSA para el requisito de QR, si podían dar un ejemplo de una aplicación del curso y qué métodos de instrucción les ayudaron a aprender. Los hallazgos clave de la encuesta se presentan aquí: http://www.crlt.umich.edu/assessment/lsaqrassessment.

        Evidencia directa de aprendizaje

        Rúbricas se utilizan comúnmente como herramienta de evaluación para trabajos o proyectos.

        • Para ver ejemplos de rúbricas desarrolladas por equipos de expertos, consulte las rúbricas de AAC y ampU VALUE para evaluar conocimientos, habilidades y actitudes fundamentales.
        • Para obtener información sobre el desarrollo de la rúbrica, consulte CRLT Occasional Paper No. 24.
        • Un ejemplo de un proyecto que utiliza este tipo de datos de evaluación es "Enseñar habilidades de lectura minuciosa en un curso de conferencias extenso"por Theresa Tinkle, Daphna Atias, Ruth McAdams y Cordelia Zukerman, Lengua y Literatura Inglesas, LSA.

        Preguntas de prueba, vinculado a objetivos de aprendizaje clave específicos

        • Un ejemplo de un proyecto que utiliza este tipo de datos de evaluación es "Uso de cuestionarios en línea en un curso de genética de conferencias grandes (.pdf) "por Patricia J. Wittkopp y Lisa Sramkoski, Biología Molecular, Celular y del Desarrollo, LSA.
        • Los inventarios de conceptos son pruebas confiables y válidas que están diseñadas para evaluar el conocimiento de los estudiantes sobre los conceptos clave en un campo. A menudo, se pueden utilizar para hacer comparaciones en el aprendizaje de los estudiantes a lo largo del tiempo (por ejemplo, el desempeño de un estudiante al principio y al final de un curso) o entre estudiantes de diferentes universidades. Se utilizan con mayor frecuencia en ciencias, matemáticas e ingeniería.
        • La Foundation Coalition ha recopilado ejemplos de inventarios de conceptos de ingeniería: http://www.foundationcoalition.org/home/keycomponents/concept/index.html.
        • Julie Libarkin, MSU, recopiló una lista de inventarios de conceptos desarrollados para disciplinas científicas.
        • Un ejemplo de un departamento que utiliza este tipo de datos de evaluación es el Departamento de Matemáticas. En el semestre de otoño de 2008, el departamento administró el Inventario de conceptos de cálculo, una prueba validada a nivel nacional que diseñó conceptos de cálculo diferencial. La encuesta se aplicó a todas las secciones de Math 115, con un diseño previo y posterior. En la prueba posterior, también se pidió a los estudiantes que calificaran el nivel de interactividad del aula y el porcentaje de tiempo dedicado a actividades interactivas. Los hallazgos resumidos se presentan aquí: http://www.math.lsa.umich.edu/news/continuum/ContinuUM09.pdf.

        Información de antecedentes sobre los estudiantes en un curso o plan de estudios

        LSA Academic Reporting Toolkit (ART) (requiere autenticación)

        • Un servicio de información que permite al personal docente de LSA crear informes de datos específicos del curso sobre una variedad de temas relacionados con el desempeño de los estudiantes, tales como: historial de inscripción y calificaciones de los estudiantes en un curso determinado, conexiones de inscripción y calificaciones entre cursos y relaciones de calificaciones de los cursos. a las medidas preuniversitarias (puntajes ACT / SAT y exámenes AP). Cada herramienta tiene entradas personalizables y cada una está diseñada para devolver datos anónimos (sin nombres de estudiantes o ID) tanto en forma gráfica como tabular. El acceso al sitio está restringido y requiere autenticación. Para solicitar acceso, comuníquese con Rob Wilke, LSA Management and Information Stems, Dean's Office.
        • El almacén de datos de la U-M es una colección de datos que respalda la actividad de informes para las empresas universitarias. El conjunto de datos de registros de estudiantes de M-Pathways contiene datos académicos de los estudiantes que se han matriculado en la Universidad de Michigan, Ann Arbor. Los datos incluyen información personal de los estudiantes (datos demográficos), inscripción, cursos, calificaciones, títulos y transferencia de crédito. Para obtener más información sobre los datos disponibles, consulte el diccionario de datos de registros de estudiantes. Para solicitar acceso a estos datos, los instructores deben comunicarse con el administrador de datos de su escuela / universidad o con la Oficina del Registrador.

        Documentación de la experiencia de aprendizaje.

        Medidas comunes documentar las actividades de aprendizaje incluyen:

        • Plan de estudios (archivo de plan de estudios de LSA)
        • Informes del instructor sobre las actividades de instrucción clave.
        • Para obtener datos útiles, comuníquese con Steve Lonn en el USE Lab o con Dan Kiskis en ITS. Para obtener datos de iTunesU, comuníquese con Cathy Crouch, quien administra el servicio iTunesU de U-M.

        El personal de CRLT trabaja con grupos de profesores en departamentos o escuelas / universidades para recopilar datos de evaluación que serán útiles para la evaluación de subvenciones educativas o decisiones curriculares. Por ejemplo, el personal de CRLT utiliza entrevistas, grupos focales y encuestas de estudiantes, profesores y ex alumnos para proporcionar comentarios sobre:


        Interpretación de datos experimentales

        Si el foco está en interpretar datos experimentales, considere extraer conjuntos de datos de la literatura publicada que estén alineados con los experimentos que los estudiantes habrían encontrado en el laboratorio y desarrolle conjuntos de problemas o proyectos que se centren en la interpretación de los datos.
        Proporcione a los estudiantes datos de muestra, tal vez en la forma en que se habrían recopilado, y pídales que completen el análisis como si los hubieran recopilado ellos mismos. Para los casos en los que las observaciones son parte del proceso, considere la posibilidad de grabarse a sí mismo oa un asistente técnico completando el laboratorio y pedir a los estudiantes que tomen las medidas y observaciones necesarias del video.

        También puede combinar los protocolos experimentales con preguntas intercaladas que exploren las razones detrás de pasos específicos para que los estudiantes obtengan una intuición más profunda sobre por qué se realizan ciertos procedimientos. En lugar de realizar realmente el experimento, los estudiantes pueden obtener una comprensión del método basada en la crítica seguida de la interpretación de los datos.

        • Un tipo de pregunta que puede querer hacerles a los estudiantes implica proporcionarles una secuencia aleatoria de pasos involucrados en la metodología experimental y pedirles que los pongan en el orden lógico correcto. Esto requiere que los estudiantes comprendan críticamente por qué cada paso debe ir antes que el siguiente en un protocolo. También puede proporcionar a los estudiantes un paso en blanco, que deberán completar por sí mismos una vez que identifiquen el paso que falta. Puede encontrar ejemplos en LabXchange. Luego, los estudiantes pueden completar el análisis y la reflexión como de costumbre. Los estudiantes pueden colaborar en análisis e informes mediante el correo electrónico, Canvas u otras herramientas colaborativas.

        3.5: Inducir proteínas y evaluar el ADN

        La última vez que transformó su ADN mutante en células BL21 (DE3). Las colonias que surgieron se trasladaron a cultivos líquidos, y hoy agregará IPTG a estos cultivos para inducir la expresión de proteínas por parte de las bacterias. La próxima vez purificará la proteína resultante. ¡No dejaré de decirte que hay muchas cosas que pueden salir mal en esta etapa! Sin embargo, cada uno es ciertamente una experiencia de aprendizaje.

        Como lo demuestra el trabajo de Nagai, el pericam inverso de tipo salvaje no es tóxico para las células BL21 (DE3). Aunque es poco probable que su pequeña mutación cambie drásticamente este hecho, en general, una proteína nueva puede resultar tóxica. Si este es el caso, solo se producen cantidades muy pequeñas de proteína antes de que la bacteria muera. Tenga en cuenta que la sobreexpresión de una sola proteína puede producirse a expensas de la producción de proteínas necesarias para la supervivencia, y lo más probable es que eventualmente cause la muerte celular; sin embargo, las proteínas tóxicas aceleran esta desaparición. La toxicidad aberrante a veces se puede aliviar reduciendo la temperatura del cultivo (por ejemplo, a 30 ° C).

        En función de su actividad de fluorescencia, la pericam inversa de tipo salvaje permite el plegado adecuado de (cp) EYFP y, según su respuesta al calcio, también permite que la calmodulina se doble. Un problema que puede encontrar es que sus proteínas mutantes ya no se plegarán correctamente. Dado que realizó mutaciones en la parte del sensor de calcio de IPC, en lugar de la parte fluorescente, es poco probable que su proteína destruya la fluorescencia de EYFP.Sin embargo, un problema común con las proteínas mal plegadas es la formación de agregados insolubles, debido, por ejemplo, a superficies hidrófobas expuestas incorrectamente. Las proteínas se pueden purificar a partir de estos agregados, llamados cuerpos de inclusión, pero el proceso es más laborioso que el de las proteínas solubles. (Las proteínas deben extraerse en condiciones más duras de las que usará la próxima vez, luego purificarse en condiciones de desnaturalización, antes de intentar finalmente renaturalizar las proteínas). Los cuerpos de inclusión a veces se forman simplemente debido a una expresión muy alta de la proteína de interés, lo que causa que para pasar su límite de solubilidad. Este resultado se puede prevenir reduciendo la temperatura o el tiempo de cultivo, la cantidad de IPTG o la fase de crecimiento de las bacterias.

        Un último punto a tener en cuenta es que no todas las proteínas pueden producirse en bacterias. Las proteínas eucariotas que requieren modificaciones postraduccionales (como la glicosilación) para su actividad requieren huéspedes eucariotas (como la levadura, o las omnipresentes células de ovario y ndash de hámster chino CHO & ndash). A veces, las proteínas derivadas de eucariotas serán truncadas o mal traducidas por E. coli debido al sesgo diferencial de codones (Kane, 1995), los errores de traducción pueden evitarse proporcionando ARNt adicionales al cultivo o directamente a las bacterias a través de plásmidos (McNulty, et al., 2003). A pesar de toda esta complejidad, los huéspedes procariotas han sido lo suficientemente buenos como para producir proteínas para ciertas terapias, en particular la citocina G-CSF para pacientes que necesitan reponer sus glóbulos blancos (por ejemplo, después de la quimioterapia), que se vende como Neupogen & reg de Amgen.

        Después de inducir sus células con IPTG, dejará que las fábricas de proteínas resultantes hagan su trabajo durante 2-3 horas. Durante este tiempo, evaluará el ADN de sus dos candidatos X # Z (y del mutante M124S). Primero, ejecutará sus resúmenes de diagnóstico de la última vez en un gel. Los patrones de bandas le permitirán determinar (o diagnosticar) si alguno de sus supuestos mutantes X # Z contiene realmente el nuevo sitio de restricción que introdujo. Por supuesto, existe una pequeña posibilidad de que se haya incorporado la mutación silenciosa, pero no la mutación no silenciosa. Para obtener evidencia más directa de si la mutagénesis dirigida al sitio funcionó, analizará los datos de las reacciones de secuenciación que configuró la última vez.

        La invención de las máquinas secuenciadoras automáticas ha hecho que la determinación de la secuencia sea un esfuerzo relativamente rápido y económico. El método para secuenciar el ADN no es nuevo, pero la automatización del proceso es reciente, desarrollada junto con los esfuerzos masivos de secuenciación del genoma de la década de 1990. En el corazón de las reacciones de secuenciación se encuentra la química desarrollada por Fred Sanger en la década de 1970 que usa didesoxinucleótidos (vea el esquema arriba a la izquierda). Estas bases de terminación de cadena se pueden agregar a una cadena de ADN en crecimiento, pero no se pueden extender más. Al realizar cuatro reacciones, cada una con una base de terminación de cadena diferente, se generan fragmentos de diferentes longitudes que terminan en G, A, T o C. Los fragmentos, una vez separados por tamaño, reflejan la secuencia del ADN. En los "viejos días" (¡hace 10 años!), Se incorporó material radiactivo a los fragmentos de ADN que se alargaban para que pudieran visualizarse en una película de rayos X (imagen arriba en el centro). Más recientemente, se han utilizado en su lugar tintes fluorescentes, un color ligado a cada base didesoxi. Los cuatro fragmentos de colores se pueden pasar a través de capilares a una computadora que puede leer la salida y rastrear las intensidades de color detectadas (imagen de arriba a la derecha). Su muestra se secuenció de esta manera en un analizador de ADN ABI 3730.

        El análisis de los datos de secuencia no es una tarea pequeña. La "observación de secuencias" puede consumir horas con pocos o ningún resultado. También hay muchos programas basados ​​en la web para descifrar patrones. El nucleótido o su proteína traducida pueden examinarse de esta forma. Gracias a la información de la secuencia del genoma que ahora está disponible, se ha acuñado un nuevo verbo, & quot; BLAST & quot; para describir la comparación de su propia secuencia con secuencias de otros organismos. BLAST es un acrónimo de Basic Local Alignment Search Tool, y se puede acceder a él a través del Página de inicio del Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI).

        Quizás se pregunte por qué alguna vez se tomaría la molestia de diseñar y realizar resúmenes de diagnóstico, cuando la secuenciación es relativamente simple y proporciona más información. Aquí, la idea de escala se vuelve importante. La secuenciación cuesta $ 8 por reacción, lo que puede sumar si necesita examinar, digamos, 10 o más candidatos. La electroforesis en gel de agarosa, en comparación, cuesta quizás 1 dólar por candidato. Dado que ambos métodos requieren el aislamiento del ADN, uno no es mucho más laborioso que el otro. (Un método llamado PCR de colonias evita este trabajo. ¿Puede adivinar lo que podría implicar?) Finalmente, los patrones de bandas pueden dar una lectura rápida de muchas colonias candidatas en comparación con el tiempo que toma el análisis de secuenciación individual que realizará hoy. Por supuesto, no hay razón para que uno no pueda automatizar el proceso de análisis con un poco de código (de computadora, no de ADN).


        Ver el vídeo: Tutorial SYMBALOO para crear colecciones de enlaces (Noviembre 2022).